探讨两个开源的 Python 包，进行社交媒体情感分析入门
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了探讨两个开源的 Python 包，进行社交媒体情感分析入门，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7380字，纯文字阅读大概需要11分钟。
内容图文
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学习自然语言处理的基础知识并探索两个有用的 Python 包。
自然语言处理（NLP）是机器学习的一种，它解决了口语或书面语言和计算机辅助分析这些语言之间的相关性。日常生活中我们经历了无数的 NLP 创新，从写作帮助和建议到实时语音翻译，还有口译。
本文研究了 NLP 的一个特定领域：情感分析。重点是确定输入语言的积极、消极或中性性质。本部分将解释 NLP 和情感分析的背景，并探讨两个开源的 Python 包。
在学习情感分析时，对 NLP 有一个大体了解是有帮助的。本文不会深入研究数学本质。相反，我们的目标是阐明 NLP 中的关键概念，这些概念对于将这些方法实际结合到你的解决方案中至关重要。
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自然语言和文本数据
合理的起点是从定义开始：“什么是自然语言？”它是我们人类相互交流的方式，沟通的主要方式是口语和文字。我们可以更进一步，只关注文本交流。毕竟，生活在 Siri、Alexa 等无处不在的时代，我们知道语音是一组与文本无关的计算。
数据前景和挑战
我们只考虑使用文本数据，我们可以对语言和文本做什么呢？首先是语言，特别是英语，除了规则还有很多例外，含义的多样性和语境差异，这些都可能使人类口译员感到困惑，更不用说计算机翻译了。在小学，我们学习文章和标点符号，通过讲母语，我们获得了寻找直觉上表示唯一意义的词的能力。比如，出现诸如 “a”、“the” 和 “or” 之类的文章，它们在 NLP 中被称为停止词，因为传统上 NLP 算法是在一个序列中找到这些词时意味着搜索停止。
由于我们的目标是自动将文本分类为情感类，因此我们需要一种以计算方式处理文本数据的方法。因此，我们必须考虑如何向机器表示文本数据。众所周知，利用和解释语言的规则很复杂，输入文本的大小和结构可能会有很大差异。我们需要将文本数据转换为数字数据，这是机器和数学的首选方式。这种转变属于特征提取的范畴。
在提取输入文本数据的数字表示形式后，一个改进可能是：给定一个文本输入体，为上面列出的文章确定一组向量统计数据，并根据这些数据对文档进行分类。例如，过多的副词可能会使撰稿人感到愤怒，或者过度使用停止词可能有助于识别带有内容填充的学期论文。诚然，这可能与我们情感分析的目标没有太大关系。
词袋
当你评估一个文本陈述是积极还是消极的时候，你使用哪些上下文来评估它的极性？（例如，文本中是否具有积极的、消极的或中性的情感）一种方式是隐含形容词：被称为 “disgusting”（恶心） 的东西被认为是消极的，但如果同样的东西被称为 “beautiful”（漂亮），你会认为它是积极的。从定义上讲，俗语给人一种熟悉感，通常是积极的，而脏话可能是敌意的表现。文本数据也可以包括表情符号，它带有固定的情感。
理解单个单词的极性影响为文本的词袋（BoW）模型提供了基础。它分析一组单词或词汇表，并提取关于这些单词在输入文本中是否存在的度量。词汇表是通过处理已知极性的文本形成称为标记的训练数据。从这组标记数据中提取特征，然后分析特征之间的关系，并将标记与数据关联起来。
“词袋”这个名称说明了它的用途：即不考虑空间位置或上下文的的单个词。词汇表通常是由训练集中出现的所有单词构建的，训练后往往会被修剪。如果在训练之前没有清理停止词，那么停止词会因为其高频率和低语境而被移除。很少使用的单词也可以删除，因为缺乏为一般输入实例提供的信息。
但是，重要的是要注意，你可以（并且应该）进一步考虑单词在单个训练数据实例之外的情形，这称为词频（TF）。你还应该考虑输入数据在所有训练实例中的单词计数，通常，出现在所有文档中的低频词更重要，这被称为逆文本频率指数（IDF）。这些指标一定会在本主题系列的其他文章和软件包中提及，因此了解它们会有所帮助。
词袋在许多文档分类应用程序中很有用。然而，在情感分析中，当缺乏情境意识的问题被利用时，事情就可以解决。考虑以下句子：
- 我们不喜欢这场战争。
- 我讨厌下雨天，好事是今天是晴天。
- 这不是生死攸关的问题。
这些短语的情感对于人类口译员来说是有难度的，而且通过严格关注单个词汇的实例，对于机器翻译来说也是困难的。
在 NLP 中也可以使用称为 “n-grams” 的单词分组。一个二元组考虑两个相邻单词组成的组而不是（或除了）单个词袋。这应该可以缓解诸如上述“不喜欢”之类的情况，但由于缺乏语境意思，它仍然是个问题。此外，在上面的第二句中，下半句的情感语境可以被理解为否定前半部分。因此，这种方法中也会丢失上下文线索的空间局部性。从实用角度来看，使问题复杂化的是从给定输入文本中提取的特征的稀疏性。对于一个完整的大型词汇表，每个单词都有一个计数，可以将其视为一个整数向量。大多数文档的向量中都有大量的零计数向量，这给操作增加了不必要的空间和时间复杂度。虽然已经提出了许多用于降低这种复杂性的简便方法，但它仍然是一个问题。
词嵌入
词嵌入是一种分布式表示，它允许具有相似含义的单词具有相似的表示。这是基于使用实值向量来与它们周围相关联。重点在于使用单词的方式，而不仅仅是它们的存在与否。此外，词嵌入的一个巨大实用优势是它们关注于密集向量。通过摆脱具有相应数量的零值向量元素的单词计数模型，词嵌入在时间和存储方面提供了一个更有效的计算范例。
以下是两个优秀的词嵌入方法。
Word2vec
第一个是 Word2vec，它是由 Google 开发的。随着你对 NLP 和情绪分析研究的深入，你可能会看到这种嵌入方法。它要么使用一个连续的词袋（CBOW），要么使用一个连续 skip-gram 模型。在 CBOW 中，一个单词的上下文是在训练中根据围绕它的单词来学习的。连续 skip-gram 学习倾向于围绕给定的单词学习单词。虽然这可能超出了你需要解决的问题，但是如果你曾经面对必须生成自己的词嵌入情况，那么 Word2vec 的作者就提倡使用 CBOW 方法来提高速度并评估频繁的单词，而 skip-gram 方法更适合嵌入稀有单词更重要的嵌入。
GloVe
第二个是用于词表示的全局向量（GloVe），它是斯坦福大学开发的。它是 Word2vec 方法的扩展，试图通过将经典的全局文本统计特征提取获得的信息与 Word2vec 确定的本地上下文信息相结合。实际上，在一些应用程序中，GloVe 性能优于 Word2vec，而在另一些应用程序中则不如 Word2vec。最终，用于词嵌入的目标数据集将决定哪种方法最优。因此，最好了解它们的存在性和高级机制，因为你很可能会遇到它们。
创建和使用词嵌入
最后，知道如何获得词嵌入是有用的。在第 2 部分中，你将看到我们通过利用社区中其他人的实质性工作，站到了巨人的肩膀上。这是获取词嵌入的一种方法：即使用现有的经过训练和验证的模型。实际上，有无数的模型适用于英语和其他语言，一定会有一种模型可以满足你的应用程序，让你开箱即用！
如果没有的话，就开发工作而言，另一个极端是培训你自己的独立模型，而不考虑你的应用程序。实质上，你将获得大量标记的训练数据，并可能使用上述方法之一来训练模型。即使这样，你仍然只是在理解你输入文本数据。然后，你需要为你应用程序开发一个特定的模型（例如，分析软件版本控制消息中的情感价值），这反过来又需要自己的时间和精力。
你还可以对针对你的应用程序的数据训练一个词嵌入，虽然这可以减少时间和精力，但这个词嵌入将是特定于应用程序的，这将会降低它的可重用性。
可用的工具选项
考虑到所需的大量时间和计算能力，你可能想知道如何才能找到解决问题的方法。的确，开发可靠模型的复杂性可能令人望而生畏。但是，有一个好消息：已经有许多经过验证的模型、工具和软件库可以为我们提供所需的大部分内容。我们将重点关注 Python，因为它为这些应用程序提供了大量方便的工具。
SpaCy
SpaCy 提供了许多用于解析输入文本数据和提取特征的语言模型。它经过了高度优化，并被誉为同类中最快的库。最棒的是，它是开源的！SpaCy 会执行标识化、词性分类和依赖项注释。它包含了用于执行此功能的词嵌入模型，还有用于为超过 46 种语言的其他特征提取操作。在本系列的第二篇文章中，你将看到它如何用于文本分析和特征提取。
vaderSentiment
vaderSentiment 包提供了积极、消极和中性情绪的衡量标准。这些模型是专门为社交媒体文本数据开发和调整的。VADER 接受了一组完整的人类标记过的数据的训练，包括常见的表情符号、UTF-8 编码的表情符号以及口语术语和缩写（例如 meh、lol、sux）。
对于给定的输入文本数据，vaderSentiment 返回一个极性分数百分比的三元组。它还提供了一个单个的评分标准，称为 vaderSentiment 复合指标。这是一个在 [-1, 1] 范围内的实值，其中对于分值大于 0.05 的情绪被认为是积极的，对于分值小于 -0.05 的被认为是消极的，否则为中性。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的探讨两个开源的 Python 包，进行社交媒体情感分析入门全部内容，希望文章能够帮你解决探讨两个开源的 Python 包，进行社交媒体情感分析入门所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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